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fs-kfda
- Feature scaling for kernel Fisher discriminant analysis using leave-one-out cross validation. FS-KFDA is a package for implementing feature scaling for kernel fisher discriminant analysis.-Feature scaling for kernel Fisher discrim inant analysis us
cross_correlation
- 关于图像配准中的交叉相关的实现，可以直接调用。-About Image Registration in the implementation of cross-correlation can be directly called.
libsvm-2.84
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。-LIBSVM Taiwan University, Lin Zhire
correlCorresp
- 寻找相应的特点,在一副图片的基础是许多光流、立体的视觉和图像间的配准算法。一个发现匹配方法简单,取一小块一个图像,计算其滑动互相与其他的形象,并找到一个高峰。此表格提供了课堂的实现方法。-Finding corresponding features in a pair of images is the basis of many optic flow, stereo vision and image registration algorithms. One straightforward app
libsvm-2.9
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得。该软
crossvalidation
- 利用交叉验证法进行支持向量机的参数优化，最后输出识别结果-The use of cross-validation method for parameter optimization support vector machine, the final output recognition results
2simulation-cross-validation
- X. Huo and X. S. Ni (2009). Detectability of convex-shaped objects in digital images, its fundamental limit and multiscale analysis A07-3-X. Huo and X. S. Ni (2009). Detectability of convex-shaped objects in digital images, its fundamental limit and
4Detectability-convex-shaped-
- 4A finite-sample simulation study of cross validation in tree-based models. 05-15 -4A finite-sample simulation study of cross validation in tree-based models. 05-15
KNN
- KNN 交叉验证，选出KNN算法中较优的N值-KNN cross validation, for the choice of the best N in KNN algorithm
Dropout1
- Code for Deep Learning for Detecting Robotic Grasps.Intended to be a simple codebase which will allow you to load the grasping dataset, process and whiten it, train a network, and perform grasp detection. Currently does not contain more advanced
classification
- Iris数据的最近邻分类与k近邻分类程序，以及5路交叉验证，适合于新手学习，附有数据集-And nearest neighbor classification k-nearest neighbor classification procedure Iris data, as well as 5-way cross-validation, suitable for novices to learn, with data collection
libsvm-3.22
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模式